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為何參展在裝備制造領域競爭激烈

為何參展

在裝備制造領域競爭激烈的華東乃至中國市場擴大您的份額

中國正成為充滿活力、備受關注的裝備制造業大國，“MTMPEXPO 2021”將幫您鞏固現有買家的同時，還將為您帶來其他新興區域出乎意料的潛在買家。

■ 推廣您在裝備制造領域的多元化產品創新之舉

展會推出多重展示板塊吸引具有多元化采購需求的觀眾，為供應商推廣不同領域新產品和配套服務，擴展中國地區業務，提供綜合而的貿易平臺。

■ 您的投資回報率

為確保展商在展會方面的投入回報，主辦方提供了直郵、電話營銷、貿易配對、廣告、新聞覆蓋、路演以及在線平臺等市場推廣，協助展商通過獲得更多更廣泛的合作契機。

華為發布產業展望GIV@2025所提出的趨勢

以5G為的新一代數字技術變革現在已經正式到來，從國家到企業，都在不斷加速5G技術的布局與落地應用。華為此前發布的產業展望GIV＠2025所提出的趨勢就指出，2025年，將部署650萬個5G，服務于28億用戶。大帶寬、低時延、廣聯接的需求正在驅動5G的加速商用，將滲透到各行各業。在5G的推動下，人工智能、云計算等技術的融合應用，將帶來制造業行業的極大革新。據GIV預測，到2025年，每萬名制造業員工將與103個機器人共同工作。

在此背景下，眾多的人工智能企業都開始探索人工智能技術和機器人技術的進一步結合，通過人工智能和機器人技術加速物流倉儲、制造業等行業的發展，以達到大幅提升工廠工作效率的目的。如曠視作為AIoT領域的智能物聯，就聚焦供應鏈大腦場景，通過推出軟硬一體化解決方案，不斷為行業賦能，從而加速“人機共舞”的到來。

圖像繪制技術與實體經濟融合領域

　　圖像繪制就是人工智能開展圖像創作，在與設計相關的領域中應用廣泛，如工程圖紙設計、工業設計、工藝品設計等，可大大節省設計人員的的工作量，提升工作效率，提高準確度。

　　圖像繪制是將數字世界與物理世界進行映射，由物理世界輸入到數字世界，或者由數字世界通過紙張、3D打印等呈現給物理世界，在這個過程增加人工智能就可以代替人的部分或全部勞動。圖像繪制不僅可以繪制圖像，它在精密IC電路板制造、手術領域也有較好應用前景。

機器學習技術與實體經濟融合領域

　　機器學習是人工智能技術體系的一個通用環節，機器學習使用歸納、綜合方法，運用數據導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數據學習和無數據學習：當前有數據學習顯然廣受歡迎，包括“監督學習”“無監督學習”“半監督學習”“深度學習”“遷移學習”等；無數據學習法主要為“強化學習”。有數據學習的典型應用為深度學習，深度學習包括DNN(深度神經網絡)、CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和LSTM(長短期記憶網絡)等，它不依賴數字經濟的發展，而是由人做數據標簽，采用神經網絡算法，學習效率不高、能源資源浪費，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。

　　強化學習只需要人類輸入規則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內就打敗了已經學習了幾千盤棋的AlphaGo；數字技術發展越好、標準化數據量越大的領域往往人工智能發展越迅速，這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結果，而是數字經濟發展到一定階段順其自然的結果。從使用場景上來說，有數據學習適用于規則活動領域的人工智能，是經驗、控制使然；無數據學習適用于創新、無定論的領域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術創作等，是創新、自由使然。